Importancia del Data Analytics en negocios

Los procesos de analítica de datos llevan años revolucionando los negocios, pero es ahora cuando junto con las inmensas cantidades de información y capacidades computacionales la presencia de profesionales formados en analítica de datos se hace imprescindible para las empresas.

Importancia del Data Analytics en negocios

Analítica de Datos es un término empleado para describir el conjunto de procesos, tecnologías y modelos de negocio que están basados en el análisis de datos y en capturar el valor que los propios datos encierran.

La Data que generan las organizaciones constituye hoy el centro de la disrupción que viene ocurriendo en el mundo de los negocios.

Las empresas se preguntan cuánto debe valer la data que almacenan. Este valor está ligado a cómo la usan. Puede ser que hoy solo exploten una fracción de ella, pero en el futuro cercano podría convertirse en la fuente para desarrollar nuevos productos y mercados.

La razón de la importancia de la analítica reside en este mismo análisis, que permite traducir estos datos en oportunidades y decisiones de negocio, permitiendo conocer en profundidad las características del mercado y los compradores a niveles analíticos hasta ahora desconocidos.

Los conocimientos de un especialista en analítica permiten exactamente esto. Entender el business case de la analítica de datos, sus costes y restricciones tecnológicas, la casuística de Big Data, y saber aplicarlos a casos de negocio concretos.

Algunos ejemplos de uso de Data Analytics

1. UBER

Una de las primeras ventajas en a analítica de datos se observó en los servicios de localización a través de GPS.

Los teléfonos inteligentes con posicionamiento satelital han permitido desarrollar mapas avanzados y algoritmos para poder optimizar las rutas de circulación en las ciudades.

De igual manera la exitosa y revolucionaria empresa que proporciona a sus clientes una red de transporte privado, a través de su software de aplicación móvil, utiliza el análisis de la oferta y la demanda en localización para cambiar las tarifas según evoluciona la demanda a lo largo del día con lo cual potencian aún más sus ingresos.

2. Amazon

En el campo del retail, las empresas analizan la data de sus transacciones, así como el comportamiento de sus clientes para personalizar las ofertas. El objetivo principal es crear modelos predictivos, capaces de detectar las futuras necesidades del cliente o que productos se venderán mejor.

Quienes compran en Amazon, pueden constatar cómo la empresa le sugiere productos que le puedan interesar como resultado de entender las preferencias del consumidor. Las empresas amplían sus datos con la información de las redes sociales, logs de navegación análisis de textos y datos de sensores para obtener una imagen complete de cliente que analizar y computar.

3. Google Fit y Apple Watch

Los procesos de analítica de datos están muy ligados con los fenómenos de Big Data e Internet of Things, que permiten y permitirán aún más en el futuro, extraer enormes cantidades de información para analizar y generar conocimiento. Sin embargo, los sistemas de análisis de datos no son solo beneficiosos para las grandes empresas, también los usuarios pueden verse beneficiados con la integración de procesos de análisis de sus datos.

Así, los dispositivos “wearables” como Smart watches o pulseras registran automáticamente datos de consumos de calorías, niveles de actividad y condición física, o patrones de sueño, permitiendo al usuario obtener un análisis detallado de su salud, y, aún más importante un análisis del conjunto de datos de todo el colectivo, que permitirá desvelar insights beneficiosos para todos los usuarios.

Si quieren conocer más de estos temas, los invito a que me acompañen en los distintos programas de formación en ESI School of Management.